为什么有些人反对人工智能(人工智能为什么不能代替人)

本文目录

1. 人工智能的利与弊分别是什么，该如何看待
2. 人工智能是不是特别难啊，真的能学吗
3. ai智能课有必要上吗
4. 为什么有些人反对人工智能

人工智能的利与弊分别是什么，该如何看待

随着社会与科技的快速发展，人工智能也进入了高速发展的轨道。人工智能确确实实地给我们生活带来了很多的便利。不仅仅是从我们日常的衣食住行上有着很好的体现，而且在我们日常的安全防范领域、娱乐领域、甚至是科学研究领域，都在慢慢地和我们接轨。就在人工智能高速发展的同时，人类也开始担忧，在未来，人工智能倘若按这个进度发展下去。它会不会完全取代人类。在当下的网络中，太多的人在吹捧人工智能。那么，人工智能到底是好还是坏？而人工智能这把双刃剑的利与弊是什么？

人工智能给人类带来的利端：

1、带来更高的的商业价值

人工智能在数据集上有着一定的优势。目前的观察来说，人工智能有三大商业方向。一个是大数据的统计，第二个是对用户情绪的一个评估。第三个则是与用户之间的社交纽带。人工智能通过这三大商业方向，可以更好地了解人类。同时也可以创作出更好的软件，以此来给更多的人带来快乐。而在未来，可以增加客户体验，给客户带来快乐的企业，将会赚取更多的商业价值。

2、带来更多的就业机会

就好像人类从工农业时代进化成为现代化工业的时代一样，现代化工业时代已经给更多的人带来了新的就业机会。就好比互联网行业，解决了上千万人的就业问题。虽然很多人会认为，随着人工智能的发展，无人汽车开始慢慢普及。更加多的智能工作流程技术也在快速发展，那么会不会在此前提下大部分的工作都会被人工智能所取代。殊不知，人工智能虽然在取代大部分工作，但是同时也创造了更多的工作环境和更多的工作机遇，就好像目前大部分从事人工智能领域的人士，年薪百万也不在少数。

3、给人类带来更加美好的生活

自从有了人工智能后，各个行业，各个领域的工作效率有着很显著的提高。人类的整体财富也在指数型的增长。在此为前提下，人工智能不仅给人类的生活打下了坚实的物质基础，更是把更多的人从简单烦躁而重复的工作中，解放出来。让我们更加自由地去做更多的事情。不仅如此，人工智能在医疗上也起到很大的帮助。很多医生都不能确定的病情，人工智能可以通过它的大数据进行分析和理疗。再好比当下的人工智能无人汽车。在技术保障的前提下，这不仅大大降低了事故发生率，还节省了驾驶人员大量的驾驶时间。

人工智能给人类带来的弊端：

1、人才分化，贫富差距弊端

人工智能带来的人才分化极端。将会引起未来的人才争夺战。而社会上更多一流的人才将会偏向一边，相对资金比较薄弱的企业或者个人，将会遭受到大规模的失业。在这种情况下会导致企业巨头的垄断，以及贫富差距的分化将会非常严重。

2、带来更加频繁的战争

人工智能机器人的产生，还有一个最可怕的弊端，当人工智能被大量用武器中，未来的战争将不会大量使用到人类，而当战争不再使用到真人，从道德的角度去考虑，人工智能的战争不会受到太多的批评，随之而带来的，将会是更多的机器兵团战争。

3、带来潜在的危险性

早在2015年，德国大众的一家汽车制造工厂，一个机器人误杀一名外包公认。而作为人工智能发展大国——日本，至今为止，已经有20人死于机器人误杀事件，而有高达8000的人数被机器人致残，而如果一旦人工智能机器人落到恐怖分子的手里，那后果将会更加不堪设想。

在我们生活中，几乎所有的东西都有利弊，人工智能也一样是一把双刃剑，对待人工智能未来的发展，我们不仅要以乐观的态度面对，而且我们还要对这个时代有信心，对人工智能相关研发人员有信心，因为俗话说得好，邪不压正！

人工智能是不是特别难啊，真的能学吗

恰巧做过计算机视觉方向的开发，也在公司负责过经典机器学习相关的一些项目。

一般情况，我都会先抛出问题的答案，再做详细的解答。但这个问题。。。。。

诚然，人工智能方向并不是特别难，当然也可以学。但，这个“学”，我并不清楚提主所说的，是要达到什么样的程度，衡量的量化标准是什么。

我把深度学习从业者的大致几个层次和对应的知识技能要求分别列在这里，提主可以根据自己的期望和对应的门槛来决定，自己是否要选择深入学习，是否适合自己。

1.简单理解机器学习原理，以工程开发和落地为主。

这类技术人员往往是由技术转型，或有其他学科理论知识限制，大多从事算法的工程落地和产品化。更多的是直接用第三方成熟或开源的半成品模型，来解决自己公司产品的落地问题。

比如：高数，统计，通信编码等，理论欠缺。他们会由算法部门提供基本模型，或直接调用百度，腾讯，face++等厂商提供的开放平台api，或半成熟方案定制产品。

这可能是这类工程落地人员比较喜欢的网站。

2.具备机器学习相关的比较扎实的各种知识理论，熟悉各种主流模型和主流算法。同时也熟练框架和模型开发。大部分人具有硕士学位，关注解读主流峰会的相关论文和最新技术发展。

这类技术人员往往在大公司的算法部门。他们的主要工作就是针对已有模型结合自身业务目标，做模型的开发/迁移/魔改/调参。个别时候，可能会把效果较好的论文描述落地成算法模型。当然，大部分时候，他们的工作还是前者。所以，也有人戏称，调参侠。

当然这部分同学的理论知识已经比较扎实。其实对于能沉下心的同学来说，几本通信理论和几本数学统计，几本机器学习XX导论的书，学到这个程度，完全不难。

这里推荐2本好书给提主。我发现凡是，XXX导论的书，一般讲的都不仅仅是导一下。

还有深度学习的一般概念书：

3.完全精通深度学习相关各种生态知识，理论知识已经不再构成研究该领域的任何门槛。

这类大神，往往都具备高学历，高智商，国际名校背景。在一流公司担任算法研究。cvpr这类会议，经常会看到他们的论文刷屏。比如，各种主流落地开源模型的作者。这里不具体列出了。

提主可以根据自己期望的程度和知识要求，衡量下自己是否适合这个方向。不得不说，想在这个领域有所建树，数学确实是个非常重要的基础。所以大多算法研究岗对学历的硕士要求，确实可以理解。

当然，从行业发展来看。懂深度学习的模型落地工程人员，才是市场需求量最大的。其次是模型的开发人员，也就是第二种。

如果希望在这个算法领域做工程落地，是没有太大难度的。如果是做，有理论的调参侠，可能要自己沉下心，学习一些数学知识，也不算太难。

最近正准备做一些，零基础入门人工智能相关的视频教程。每天3-5分钟，以最简单有趣的方式，带爱好者实操入门。

如果有任何相关的问题，欢迎留言与我讨论。谢谢。

ai智能课有必要上吗

个人认为ai智能课是有必要上。原因如下：

如果你没有计算机相关的背景，培训班或许是个入门的不错选择，但是别指望能结课就变技术专家，项目的实战经验和自身的努力很重要；

如果你本身就是计算机专业出身，或者在计算机领域工作了一些时间，有一定的基础，在基础牢固的前提下要提升自我，可以选择在线网课这条路，但是同样的，实战的项目经验很重要。

如果你是还没毕业的学生，还在学校学习，想要进入AI领域，那么建议你去读研或者去获得更高的学历，

为什么有些人反对人工智能

我觉得用抵制不恰当，应该是不支持或者积极运用，比较设计到科技的东西，都需要昂贵的价格，如果传统还能维持，他们就没有投入大把本钱的意愿，至于真正要用抵制来形容的那类人，那可能就是莫名其妙的恐惧的那种，怕接触新事物，怕上当受骗，怕不把握，一种较封闭的不与时俱进的世界观！

关于为什么有些人反对人工智能和不建议学人工智能吗的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。